
Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2022 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).
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Thema: IoT
- Montag
20.06. - Dienstag
21.06. - Mittwoch
22.06.
- Welche Organisationsstruktur und welche Prozesse machen Sinn?
- Was kann man abseits der (alt-)bekannten Strukturen und Prozesse ansetzen, um nachhaltig fruchtbaren Boden für Datenqualität und Integrationsstrukturen zu schaffen?
- Was funktioniert aus Sicht von MediFox im „wahren“ Leben, und was nicht?
- Welche Verantwortlichkeiten und Prozesse organisiert man besser zentral und welche besser dezentral?
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Das IoT erzeugt eine unermessliche Flut an Daten. Einzelne Datenpunkte sind einfach zu handhaben. Doch die Menge und Vielfalt der Daten sowie die Geschwindigkeit der Entstehung sorgen für eine hohe Komplexität.
In der Session werden verschiedene Aspekte des Datenmanagements von Sensordaten vorgestellt wie Speicherung, Verarbeitung, Architektur, u.a.
Zielpublikum: Data Engineer, Data Architect
Voraussetzungen: Basic Knowledge
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Andreas Buckenhofer arbeitet bei Mercedes-Benz Tech Innovation in Ulm. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung datenintensiver Produkte. Seine Schwerpunkte dabei sind insbesondere Datenarchitektur, Datenspeicherung, Datenintegration und Datenqualität.
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Innovative IT ermöglicht Unternehmen neue Kooperationsformen mit verschiedenen Partnern in offenen Netzwerken. Hierbei entstehen kooperative Datenräume auf der Basis IoT-basierter Digitaler Zwillinge, deren erfolgreiche Umsetzung leistungsfähige BIA-Infrastrukturen voraussetzen.
Zielpublikum: Management, BIA-Verantwortliche, Chief Information Officer / Chief Digital Officer
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Factories of tomorrow are built based on digitized and modular elements and systems.
In order to make sure (worker’s) safety is still given, reliable confirmations at runtime for autonomous processes and its dependencies as part of digital twins have to be deployed.
The speech further will outline the way trustworthiness of datapoints ensure a resilience and productive operation as part of an enablement.
Target Audience: Infrastructure decision maker, CDO, COO, CEO, business owner, production manager
Prerequisites: Basic knowledge of data analysis - production methods - manufacturing technologies - supply chain
Level: Basic
His bandwidth of production & manufacturing related experiences as well as his management skills were reached in various and different positions over 22 years like head of global manufacturing and heading the operation & asset technology at 13 factories / sites. Frank has implemented technologies, methods and strategies to enable supply chain transformation - implementing Industry 4.0 and Internet of Things (IoT) operations. He further collaborate and interact with committees, customers and research organizations to settle and deploy smart factory related references, technologies and standards. At TUV SUD, he is heading the global business line Advanced Manufacturing where operations of Industrial Software, CyberSecurity, Artificial Intelligence and Digitized Compliance Management are hosted. Bringing skills and technology together is Frank’s key to success and an important competency for a digital world. The Vice President for Advanced Manufacturing interact with I4.0 and Internet of Things in his daily work at TÜV SÜD. His goal is to make connected and autonomous manufacturing safe, secure and resilient. Frank acts additionally as Trainer, coach and mentor for people development of internal staff.
Am Beispiel der Instandhaltung von ICE’s der Deutschen Bahn gibt der Vortrag Impulse wie scheinbar unvereinbare Vorgehen aus dem Bauwesen bzw. dem Maschinenbau mit agilen Ansätzen der IT kombiniert werden können, um Nutzen aus künstlicher Intelligenz und digitalen Zwillingen zu ziehen.
Zielpublikum: Alle, für die AI, Advanced Analytics und Machine Learning mehr als nur ein Hype sein soll und sich fragen, wie der Return für die getätigten Investitionen aussehen kann.
Voraussetzungen: Erste Erfahrung mit Initiativen im Bereich der Datenanalyse und dem Daten orientierten Unternehmen ist wünschenswert. Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich.
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Jürgen Boiselle ist Lead Architect Big Data & Data Strategy bei der DB Systel GmbH. Seine mehr als 20-jährige Erfahrung im Bereich Big Data, Machine Learning und Artificial Intelligence spannt sich von frühen Data Warehouses bis zur aktuellen, AI gestützten Instandhaltung der ICE Flotte der Deutschen Bahn. Er ist Diplom-Ingenieur und hat Technische Informatik studiert. Seine reichhaltige Erfahrung in AI- und Big Data Projekten sammelte er als Berater und in leitenden Positionen u.A. bei Deutsche Bahn, Microsoft und Teradata.
Leider entfällt dieser Vortrag kurzfristig. Wir bitten um Verständnis.
Kyana ist ein virtueller Assistent, der Performance-Daten, Optimierungsmöglichkeiten, digitalen Service-Support mit augmentierten sowie sprachunterstützenden Funktionen bietet.
Ziel war es einen "virtuellen" Mitarbeiter von Koenig & Bauer zu kreieren und diesen in den täglichen Produktionsablauf zu integrieren.
Best Practise Studie mit detaillierten Informationen zur Umsetzung - von der Idee bis hin zur Implementierung
Zielpublikum: Verantwortliche für digitale Transformation, digitale Business Modelle, Industrie 4.0
Schwierigkeitsgrad: Anfänger
Sandra Wagner leitet bei der Koenig & Bauer AG als Vice President Digitalization die konzernweite digitale Transformation.
Von der Entwicklung der jeweiligen Idee bis hin zur Realisierung und Vermarktung von digitale Produkten, neue Geschäftsmodelle und das Vorantreiben der kulturellen Transformation sind hierbei ihre Hauptaufgaben.
Frau Wagner hat in der Business Unit Coding von Koenig & Bauer 10 Jahre den Vertrieb und das Marketing erfolgreich geleitet und hier bereits diverse digitale Produkte, Geschäftsmodelle und neue Marktansätze entwickelt und umgesetzt.
Sie hat in ihrem Werdegang in diversen Maschinenbauunternehmen, aber auch in IT-Unternehmen wie z.B. HP verschiedenste Funktionen ausgefüllt und hier bereits die erste Grundsteine für digitale Geschäftsmodelle und digitale Produkte kennengelernt, begleitet und umgesetzt.
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Der Einsatz hochauflösender Bildsensoren sowie deren konstante Vernetzung über das Internet der Dinge bildet die Grundlage für viele neue Anwendungsszenarien im Spannungsfeld von Computer Vision Systemen. Beispiele lassen sich unter anderem in der Landwirtschaft, der Fertigung, dem Bereich des autonomen Fahrens oder im Gesundheitswesen finden. Doch wie wirkt sich der Einsatz solcher Systeme auf das Wertangebot von Unternehmen aus? Wann ist die aufwendige und teils kostspielige Implementierung in die Unternehmensprozesse ökonomisch sinnvoll? Diese Fragestellung wurde mittels eines Qualitativen Forschungsansatzes betrachtet und analysiert. Dabei stellte sich die Erhöhung der Qualität, die Reduzierung der Kosten sowie die Effizienzsteigerung, als die meist priorisierten Ziele der befragten Experten heraus.
Sebastian Trinks ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Institut für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg. Seine Forschungsinteressen sowie der Schwerpunkt seiner Dissertation liegen im Spannungsfeld der Industrie 4.0 sowie der Smart Factory. Herr Trinks forscht in diesem Kontext zu Themen aus den Bereichen Image Processing, Computer Vision, Real Time Analytics sowie Edge Computing.
Die zunehmende Verfügbarkeit orts- und raumbezogener Daten durch mobile und stationäre telemetrische Sensorik, durch Fernerkundung, IoT, Citizen Science u.a.m. führt zum Übergang von Big Data zu Spatial Big Data. Damit einhergehende Nachfrage nach immer echtzeitnäheren und endanwendertauglicheren Auswertungen in Verwaltung und Privatwirtschaft transzendiert die Business Intelligence zur Business & Location Intelligence. Entsprechende Werkzeuge verbinden klassische BI-Funktionalitäten mit Funktionen aus GIS/GDI, Geostatistik, Augmented Analytics und Spatial Data Mining. Dies führt zu neuen Herausforderungen und zu erschwerten Varianten bekannter Fragestellungen für BI-Tools in den Bereichen Nutzerführung und Gebrauchstauglichkeit, Datenmanagement & Data Engineering wie auch Anwendungsfälle zur räumlichen Entscheidungsunterstützung. Im vorgeschlagenen Vortrag möchten wir die Entwicklungsgeschichte der Datenanalyseplattform Disy Cadenza in Richtung eine vollwertigen BI- und LI-Plattform skizzieren und aktuelle wie auch mögliche zukünftige Ideen und Fragestellungen für Weiterentwicklungen und Forschungsvorhaben in den o.g. Themenfeldern diskutieren.
Dr. Andreas Abecker studierte Informatik und Wirtschaftswissenschaften an der TU Kaiserslautern und promovierte in Angewandter Informatik am Karlsruher Institut für Tchnologie. Er arbeitete als Forscher, Projektleiter und Abteilungsleiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) Kaiserslautern und am Forschungszentrum Informatik Karlsruhe. Seit 2010 leitet er die Forschungsaktivitäten der Disy Informationssysteme GmbH in Karlsruhe. Seine Themen umfassen Wissensbasierte Systeme und Maschinelles Lernen, Semantische Technologien und Web Science, Geodatenverarbeitung, Big Spatial Data, Geo AI sowie Business & Location Intelligence.